Ein neues fortschrittliches System der künstlichen Intelligenz (KI) hat eine weltweit führende Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Identifizierung von Proteinmustern innerhalb einzelner Zellen gezeigt. Das neue System, das am Institute for People-Centered AI der University of Surrey entwickelt wurde, könnte Wissenschaftlern helfen, Unterschiede bei Krebstumoren zu verstehen und neue Medikamente gegen Krankheiten zu identifizieren.
In einer Studie veröffentlicht in KommunikationsbiologieForscher zeigen, wie der HCPL (Hybrid subCellular Protein Localizer) nur teilweise markierte Daten benötigt, um zu lernen, wie man die Positionen von Proteinen innerhalb zellulärer Strukturen und ihr Verhalten in verschiedenen Zellen entschlüsselt.
Das Team testete die HCPL im Human Protein Atlas und stellte fest, dass sie das genaueste Werkzeug zur Identifizierung der Position von Proteinen innerhalb einzelner Zellen ist.
Professor Miroslaw Bober, Leiter des HCPL-Projekts von der University of Surrey, sagte: „Um zu verstehen, wie Proteine in Zellen funktionieren, müssen Wissenschaftler untersuchen, wo sie sich befinden, aber das kann ein zeitaufwändiger und komplizierter Prozess sein. HCPL macht das.“ Prozess einfacher.
„Dieses Programm verwendet ein Deep-Learning-Modell, um schnell und genau subzelluläre Strukturen zu identifizieren, in denen Proteine in einzelnen Zellen vorhanden sind. Wir hoffen, dass HCPL Wissenschaftlern helfen kann, die Funktionsweise von Proteinen zu untersuchen und neue Behandlungen für Krankheiten zu entwickeln.“
Die räumliche Proteomik ist ein Forschungsgebiet, das die Verteilung von Proteinen in Zellen oder Geweben mithilfe einer Kombination aus experimentellen Techniken und rechnerischen Ansätzen untersucht. Eine gängige Methode in diesem Bereich ist die Fluoreszenzmikroskopie, bei der Proteine physikalisch mit Fluoreszenzmarkern markiert werden. KI ordnet die Proteine einzelnen Zellkompartimenten (subzellulären Strukturen oder Organellen) zu. Dies hilft Wissenschaftlern, die Rollen und Funktionen von Proteinen zu verstehen und möglicherweise das komplexe Innenleben von Zellen aufzudecken.
HCPL wurde in Zusammenarbeit mit ForecomAI entwickelt, einem Forschungs- und Entwicklungsunternehmen mit erstklassiger Expertise in maschinellem und tiefem Lernen, das Lösungen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften anbietet.
Dr. Amaia Irizar, Direktorin von ForecomAI, sagte: „Proteine spielen eine Schlüsselrolle in den meisten zellulären Prozessen, die für unser Überleben entscheidend sind. Die Aufklärung der Proteinverteilungen und -interaktionen innerhalb einzelner Zellen ist für das Verständnis ihrer Funktionen von entscheidender Bedeutung und für die Entwicklung neuer Behandlungen unerlässlich.“
„Unsere Zusammenarbeit mit der University of Surrey ermöglicht die Ausweitung dieses Prozesses und eröffnet neue Grenzen. Die Partnerschaft zwischen Surrey und ForecomAI war eine erfolgreiche interdisziplinäre Zusammenarbeit in der wissenschaftlichen Forschung und ebnete den Weg für weitere Initiativen.“
Mehr Informationen:
Syed Sameed Husain et al., Einzelzellige subzelluläre Proteinlokalisierung unter Verwendung neuartiger Ensembles unterschiedlicher tiefer Architekturen, Kommunikationsbiologie (2023). DOI: 10.1038/s42003-023-04840-z